「弱到强监督」共找到 2276 篇相关文章
清华SageAttention3，FP4量化5倍加速！且首次支持8比特训练
清华大学陈键飞团队提出针对BlackWell架构的SageAttention3，实现5倍于FlashAttention的推理加速，首次支持8比特训练。在多种大模型上保持端到端精度，代码将分别于6、7月开源。
统一框架下的具身多模态推理：自变量机器人让AI放下海德格尔的锤子
当前先进机器人无法像人类自如用工具，现有多模态系统有局限。自变量机器人提出端到端统一架构，以统一表示学习和多任务多模态生成解锁具身多模态推理能力，实现范式转换。
CVPR 2025 多模态大一统：斯坦福 x 复旦提出符号主义建模生成式任务
来自多机构研究团队提出基于符号化表征的生成任务描述框架，将符号化思维引入生成任务建模。实验证明，该框架在跨模态生成任务中表现出色，为推进生成式人工智能能力提供了成本效益高且可扩展的基础。
英伟达港大联手革新视觉注意力机制！GSPN高分辨率生成加速超84倍
香港大学与英伟达联合推出广义空间传播网络（GSPN）。它采用二维线性传播与“稳定性 - 上下文条件”，将计算量降低，保留图像空间连贯性。在多视觉任务刷新性能纪录，如高分辨率生成加速超84倍。
OpenAI未公开的o3「用图思考」技术，被小红书、西安交大尝试实现了
OpenAI推出的o3推理模型打破传统文字思维链边界，实现图像融入推理过程。小红书与西安交大联合构建多模态深度思考模型DeepEyes，尝试实现类似能力，还开源技术细节，在多任务中表现出色。
谷歌之后，英伟达入局扩散大语言模型，Fast-dLLM推理速度狂飙27.6倍
大语言模型领域，推理效率制约实际应用。谷歌Gemini diffusion曾展扩散模型并行潜力，但开源扩散LLM推理慢。近日，NVIDIA等推出Fast - dLLM，无需训练即插即用，推理速度狂飙27.6倍，兼顾速度与精度。
告别 Selenium 痛点！全新升级版 Selenium 自动化框架，斩获10.2K标星！
Selenium 编写 Web 自动化脚本痛点多，SeleniumBase 深度封装 Selenium，内置智能等待等功能，解决诸多问题。它功能强大，安装使用简单，适用于多场景，像“智能助手”让自动化测试变简单。
Palo Alto5亿美元收购的Portect AI都有什么产品和技术？
2025年4月25日，Palo Alto Networks超5亿美元收购Protect AI，为客户提供端到端人工智能安全保障。Protect AI有两个开源软件ModalScan、LLM Guard和三个平台产品Gardian、Recon、Layer，防护方案完整。
Agent记忆系统：6大核心操作全景解读
自LLM进入Agent时代，记忆模块成研究重点。以往研究有缺憾，作者提出全面AI记忆研究框架，对记忆表示分类，引入六种基本记忆操作，并映射到多方面，还阐述各部分具体方法。
阿里发布新版 Qoder：做每个人的编程智能体工作台，一手实测！
本文是对阿里新版Qoder的一手实测，新版Qoder从面向专业开发者的AI IDE，转型为面向全岗位的编程智能体工作台，支持自定义模型，探讨了AI Agent下半场的竞争方向。